UBS上个月将元宇宙加入了其长期投资清单。
UBS是瑞士最大、最重要的银行,成立于1998年,由瑞士银行联盟和瑞士银行公司合并而成。但它的根源可以追溯到1862年温特图尔银行成立之时。
该银行最近因接管濒临破产的瑞信银行而登上头条新闻,进一步增加了其规模和作为瑞士无可争议的领导者的角色。
事实上,瑞士是欧洲主要的Crypto中心,Zug和Lugano是该领域的领先城市。另一方面,至少在两年前,UBS自己就一直在关注这个市场,从那时起,它就开始探索与Crypto相关的服务。
瑞银与元宇宙
瑞银集团或将设立加密货币基金:2 月 11 日,全球最大的对冲基金投资机构之一瑞银集团(UBS)旗下资产管理部门已启动加密投资组合尽职调查,旨在进一步研究数字资产投资。
最近几个月,瑞银集团一直通过旗下对冲基金部门 Hedge Fund Solutions 调研数字资产,预计将构建数字资产投资组合,或是专门成立一个专注于加密货币的基金,但目前上述方案尚未确定,瑞银集团发言人目前也拒绝就此事发表置评。(Blockworks)[2022/2/11 9:44:33]
在其官方网站上,UBS在所谓的长期投资部分列出了许多不同的行业。这些行业涵盖从机器人技术到大数据、从环境到能源效率、从金融科技到遗传学、从太空到水资源短缺等。除了金融科技、家族企业和部分元宇宙本身,这些行业中其实并没有很多与金融有直接关联的。
瑞银:预计今年美联储资产负债表规模将达8.6万亿美元:瑞银:在基线预期下,即如果美国经济复苏,预计今年美联储资产负债表规模将达8.6万亿美元。(金十)[2020/4/14]
在元宇宙视觉一页简介中,他们写道,UBS认为它是一种深度沉浸式的虚拟体验,将对商业产生广泛影响。在可能使用元宇宙的行业中,他们提到了媒体和娱乐业,这些行业已经在使用元宇宙,当然也包括广告甚至服装行业。
这篇论文还明确提到了Crypto,指出根据彭博社的报道,基于通证的交易额预计以每年至少35%的复合年增长率持续增长至2030年。他们称,这一趋势是由Crypto和数字钱包的大规模采用而导致的,其中,年轻人推动是主要因素。
动态 | 德商行、瑞士信贷和瑞银在德意志交易所旗下证券借贷平台进行首次基于DLT的交易:据Finextra消息,德国商业银行,瑞士信贷和瑞银已成功在德意志交易所基于区块链的证券借贷平台HQLAx上执行了第一笔实时交易。基于分布式账本技术(DLT)的无摩擦抵押互换系统在Eurex Repo F7交易系统上进行。这项交易需要瑞银和德国商业银行之间以一揽子公司债券和德国政府债券的交换,这两家公司都以Clearstream Banking作为托管人。此前消息,德国证券交易所(Deutsche B?rse)今年1月份宣布,其已经收购了区块链初创公司HQLAx更多的股份。[2019/12/3]
投资元宇宙
据瑞银分析师称,元宇宙至少需要十年时间才能完全实现,在此期间,底层基础设施和人工智能可能会出现迭代改进。
因此,这不是一个能够在短期内产生投资回报的部门,甚至在中期可能也不会。
相反,他们声称该行业将受益于中长期的积极长期趋势,这将导致未来十年的盈利增长高于平均水平。
应该指出,瑞银集团使用元宇宙的一个主要原因在于其区块链技术。他们确实指出,区块链可以为数字物品和身份提供可携性,如果与可互操作的标准相结合以跟踪数字购买,那么甚至可以作为单一的真实记录。
元宇宙
瑞银集团的元宇宙分析报告明确提到了几个元宇宙平台,包括Decentraland、TheSandbox、Cryptovoxels和Somnium。特别是Decentraland被多次提及,因为它涉及一些来自物理和金融界的知名历史品牌。
然而,需要指出的是,目前Decentraland的MANA通证市值比2021年11月的历史最高值低了90%。
MANA自2017年以来一直存在,除了在2018年初的泡沫期间短暂上涨外,在上一轮主要牛市之前,其价格从未超过0.1美元。然而,它目前的交易价格为0.5美元,比三年前高出五倍以上。
因此,长期来看,它的表现很不错,而短期则非常取决于Crypto市场的总体趋势。
瑞银文件还提到了大约50家与元宇宙有某种联系或相关的公司,包括苹果、Alphabet、Meta、微软,但也包括Netflix、Nvidia、三星、西门子、索尼、Spotify、施乐等许多似乎与元宇宙没有直接关系的公司。
结论
在分析报告的结论中,瑞银写道,元宇宙仍处于非常早期的阶段,这使得正确识别真正的投资机会变得困难。这就解释了为什么他们提到了一些似乎与元宇宙无关的相关公司。
他们重申,元宇宙的完全实现可能需要长达十年的时间,但他们也同时相信,未来五年将会看到对元宇宙基础设施、平台和支持技术的投资显著增加。
他们还指出,年轻人口在消费群体中所占比例越来越大,他们是在科技融入生活的世界中长大的数字原住民。
作者:@於方仁@CarolineSun编排:@黑羽小斗LLM大型语言模型是利用海量的文本数据进行训练海量的模型参数.
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